عموما مدل های مارکوف با مرتبه پایین تر در پیش بینی رفتار پیماییشی کاربر خیلی دقیق نیستند و این امر ناشی از این واقعیت است که این مدلها گذشته دورتری از رفتار کاربر را در نظر نمی گیرند تا بتوانند بین الگوهایی که مشاهده می شوند تفاوت را تشخیص دهند و در نتیجه برای داشتن دقت بهتر می توان از مدلهای مارکوف با مرتبه بالاتر استفاده کرد که متاسفانه انها نیز مشکلات و محدودیت هایی دارند از جمله پیچیدگی بالا، کاهش پوشش و حتی گاهی دقت پیش بینی کمتر.
یک راه ساده برای غلبه بر برخی از این مشکلات یادگیری تمام مرتبه های مختلف مدل مارکوف و استفاده از همه آنها در فاز پیش بینی است. اما این روش پیچیدگی را افزایش میدهد. این مشکل باعث شده تا روش هایی جهت کاهش تعداد حالات این مدل ایجاد شود .
در این مقاله برای حذف تعداد حالت های اضافی از روش تخمین خطا استفاده شده است به این صورت که خطای هر حالت تخمین زده می شود و سپس اگر یک حالت از مرتبه بالاتر خطایی بیشتری در مقایسه با حالت هایی مشابه از مرتبه پایین تر داشت آنگاه این حالت حذف می شود.
لینک دانلود مقاله
لینک دانلود پیاده سازی مقاله
مقاله شبیه سازی شده با متلب، مقاله شبیه سازی شده داده کاوی، مقاله داده کاوی، مقاله در حوزه داده کاوی، پیاده سازی رایگان مقاله داده کاوی، مقاله رایگان داده کاوی
نویسندگان مقاله جهت پیش بینی صفحه بعد سه روش خوشه بندی و مدل ماکوف و قوانین انجمنی را ترکیب نموده اند. و از شیوه شباهت سنجی کسینوسی برای محاسبه فاصله نشست ها استفاده کرده اند. در این مقاله مدل مارکوف مربته دو برای پیش بینی روی خوشه ها اعمال می شود زمانی که مدل مارکوف نتواند صفحه ی بعدی را به درستی پیش بینی کند از قوانین انجمنی برای پیشنهاد صفحه به کاربر استفاده میکند.لینک دانلود مقاله
:عنوان مقاله
کلمات کلیدی:
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی، داده کاوی در شبکه های اجتماعی
در این مقاله برای محاسبه فاصله نشست ها در الگوریتم کامیانه از روش جدید و بهبود یافته استفاده شده است.
برای محاسبه فاصله دو نشست از روش SAM وSABDM استفاده شده است.
لینک دانلود مقاله
:عنوان مقاله
نویسندگان مقاله جهت خوشه بندی نشست های کاربران از الگوریتم کامیانه بهبود یافته استفاده کرده اند .نویسندگان این مقاله جهت محاسبه فاصله بین دو نشست از طول نشست اول و دوم، و صفحات مشترک بین این نشستها استفاده میکنند.
لینک دانلود مقاله
لینک دانلود پیاده سازی
:عنوان مقاله
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
نوسیندگان مقاله قوانین انجمنی معمول را با انتساب وزن به صفحات موجود در نشست های کاربران برای نمایش میزان علاقه ی آنها به صفحات، توسعه دادند و یک الگوریتم توصیه گر جدید مبتنی بر قوانین انجمنی وزن دار تولید کردند. وزن صفحات بر اساس فرکانس مشاهده صفحه در یک نشست و زمان صرف شده برای آن صفحه توسط کاربر، اختصاص داده شده است. نتایج بررسی ها نشان می دهد که این روش نسبت به روش سنتی قوانین انجمنی، دارای دقت و پوشش بالاتری در ارائه پیشنهادها به کاربر است.
لینک دانلود مقاله
:عنوان مقاله
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر داده KDD-99 با استفاده از انتخاب ویژگی و تکنیک های داده کاوی
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : درخت تصمیم
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
یک روش جدید برای طبقه بندی گروهی داده های نامتوازن
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : الگوریتم های طبقه بندی، الگوریتم های یادگیری، خوشه بندی
:عنوان مقاله
اعتبار سنجی پیشرفته اندیس خوشه برای ارزیابی تعداد بهینه کلاسترها برای الگوریتم فازی C_Means
(محاسبه تعداد خوشه های بهینه در الگوریتم FCM که از الکوریتم های داده کاوی)
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
:عنوان مقاله
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : داده کاوی، انتخاب ویژگی، کلاسه بندی
الگوریتم مبتنی بر حوزه داده برای دسته بندی درون کلاسی داده ها
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : کلاسه بندی
:عنوان مقاله
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : عمل خوشه بندی
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
رابطه های قانون
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
:عنوان مقاله
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد+ترجمه
کلید واژه : درخت FP فازی، تراکنش
:عنوان مقاله
نوع مقاله: ژورنال
گزارش فارسی: دارد
کلید واژه : روش خوشه بندی تکرار شونده، دیتاست
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
:عنوان مقاله
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
خلاصه
در کاربردهای دیتاماینینگ ، مهم است که روشهای ارزیابی را برای انتخاب قوانین باکیفیت تر و سودآورتر توسعه دهیم.
این مقاله یک شیوه غیر پارامتری ،آنالیز پوشش داده ها (DEA) ، را برای ارزیابی و رتبه بندی کردن اثربخشی association rules با چندین معیار کارایی به کار میگیرد.
جالبی association rules معیارهای قراردادی آنها بر اساس Support و Confidence می باشد.
در کاربردهای خاص و ویژه ،دامنه دانش بیشتر میتواند به عنوان معیارهایی برای ارزیابی قوانین کشف شده مورد استفاده قرار گیرد.بعنوان مثال در آنالیز سبد خرید و ارزش محصول، profit مرتبط با association rules میتواند به عنوان یک مقیاس اساسی و اصلی برای ارزش قانون به کار گرفته شود.در این مقاله این مقیاسهای قلمروای و حوزه ای نیز در پروسه رتبه بندی و رنکینک قوانین برای انتخاب قوانین با ارزش برای کاربرد لحاظ می شوند. مثال آنالیز سبد خرید برای شرح دادنDEA بر اساس روشی برای اندازه گیری کردن سودمندی association rules با چندین معیار کارایی بکار برده میشود.
دانلود مقاله
دانلود مقاله داده کاوی به همراه پیاد
:عنوان مقاله
چکیده:
در این مقاله به جای اینکه به تک تک قوانین امتیاز دهد و آن ها را رتبه بندی کند دسته ای از بهترین قوانین که بهترین نتیجه را می دهند طبق الگوریتمی خاص بدست می آورد.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دانلود مقاله
پروژه داده کاوی، الگوریتم های داده کاوی،مقاله داده کاوی،داده کاوی در شبکه های اجتماعی،داده کاوی در بانکداری،پایان نامه داده کاوی،کاربردهای داده کاوی،کتاب داده کاوی،داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری، داده کاوی در متلب، داده کاوی در تجارت الکترونیک، داده کاوی در وب، داده کاوی ،داده کاوی چیست، تز داده کاوی ، بیگ دیتا، داده کاوی ،بیگ دیتا، داده کاوی با سلمنتین،داده کاوی olap
شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقالات برق با متلب ؛ شبیه سازی مقالات برق قدرت با متلب ؛ شبیه سازی مقالات با متلب ؛ شبیه سازی مقاله با مطلب ؛ انجام شبیه سازی مقاله با متلب ؛ آموزش شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقاله برق با متلب ؛ شبیه سازی مقالات الکترونیک قدرت با متلب ؛ انجام شبیه سازی مقالات برق با متلب ؛ شبیه سازی مقاله ؛ شبیه سازی مقاله برق ؛ شبیه سازی مقاله برق قدرت ؛ شبیه سازی مقاله دینامیک سیستم قدرت ؛ شبیه سازی مقاله شبکه عصبی ؛ شبیه سازی مقاله الکترونیک قدرت ؛ شبیه سازی مقاله مخابراتی ؛ شبیه سازی مقاله کنترل مدرن ؛ شبیه سازی مقاله در متلب ؛ شبیه سازی مقاله متلب ؛ شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقاله بازار برق ؛ شبیه سازی مقاله برق کنترل ؛ مقاله شبیه سازی با ads ؛ مقاله شبیه سازی ماشین dc ؛ مقاله شبیه سازی کامپیوتری doc ؛ شبیه سازی مقاله با hspice ؛ شبیه سازی مقالات ieee ؛ مقاله isi شبیه سازی ؛ شبیه سازی مقالات isi ؛ شبیه سازی مقاله های ieee ؛ مقاله شبیه سازی با opnet ؛ مقاله زبان شبیه سازی slam ؛ شبیه سازی مقالات رشته برق ؛ دانلود مقاله شبیه سازی رشته کامپیوتر ؛ پیاده سازی مقاله با متلب ؛ پیاده سازی مقاله در متلب ؛ پیاده سازی مقاله داده کاوی ؛ پیاده سازی مقاله پردازش تصویر ؛ پیاده سازی مقاله شبکه عصبی ؛ پیاده سازی مقاله شبکه عصبی در متلب ؛ پیاده سازی مقاله ؛ پیاده سازی مقاله فازی ؛ پیاده سازی مقاله وب معنایی ؛ پیاده سازی مقاله یادگیری ماشین ؛ مقاله پیاده سازی erp ؛ پیاده سازی داده کاوی ؛ پیاده سازی داده کاوی با متلب ؛ پیاده سازی مقاله داده کاوی ؛ پیاده سازی الگوریتم داده کاوی ؛ پروژه پیاده سازی داده کاوی ؛ پیاده سازی مقاله داده کاوی با متلب ؛ پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی ؛ نرم افزار پیاده سازی داده کاوی ؛ شبیه سازی مقاله با متلب ؛ شبیه سازی مقاله برق ؛ شبیه سازی مقاله برق قدرت ؛ شبیه سازی مقاله در متلب ؛ شبیه سازی مقاله شبکه عصبی ؛ شبیه سازی مقاله بازار برق ؛ شبیه سازی مقاله برق کنترل ؛ شبیه سازی مقاله ؛ شبیه سازی مقاله دینامیک سیستم قدرت ؛ شبیه سازی مقاله الکترونیک قدرت ؛ مقاله شبیه سازی با ads ؛ مقاله شبیه سازی ماشین dc ؛ مقاله شبیه سازی کامپیوتری doc ؛ شبیه سازی پردازش تصویر ؛ شبیه سازی پردازش تصویر در متلب ؛ شبیه سازی مقالات پردازش تصویر ؛ شبیه سازی مقاله پردازش تصویر ؛ دانلود شبیه سازی پردازش تصویر ؛ مقاله شبیه سازی شده پردازش تصویر ؛ مقاله داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی در پزشکی ؛ مقاله داده کاوی در شبکه های اجتماعی ؛ مقاله داده کاوی توزیع شده ؛ مقاله داده کاوی در بانکداری ؛ مقاله داده کاوی در بیمه ؛ مقاله داده کاوی در تجارت الکترونیک ؛ مقاله داده کاوی pdf ؛ مقاله داده کاوی وب ؛ مقاله داده کاوی انگلیسی ؛ مقاله داده کاوی با ترجمه ؛ مقاله داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی doc ؛ مقاله داده کاوی وب web data mining ؛ دانلود مقاله داده کاوی doc ؛ مقاله isi داده کاوی ؛ مقاله isi در مورد داده کاوی ؛ مقاله داده کاوی ppt ؛ مقالات داده کاوی pdf ؛ مقاله در مورد داده کاوی pdf ؛ مقاله داده کاوی word ؛ مقاله کامپیوتر کوانتومی ؛ مقاله کامپیوتر با ترجمه ؛ مقاله کامپیوتر pdf ؛ مقاله کامپیوتر ؛ مقاله کامپیوتر ؛ مقاله کامپیوتر به زبان انگلیسی ؛ مقاله کامپیوتر انگلیسی با ترجمه ؛ مقاله کامپیوتر انگلیسی ؛ مقاله کامپیوتر نرم افزار ؛ مقاله کامپیوتر isi ؛ مقاله کامپیوتر doc ؛ مقاله در مورد کامپیوتر doc ؛ مقاله کامپیوتری doc ؛ دانلود مقاله کامپیوتر doc ؛ مقالات کامپیوتر isi ؛ مقالات it کامپیوتر ؛ دانلود مقالات کامپیوتر isi ؛ مقاله در مورد کامپیوتر pdf ؛ مقاله کامپیوتر word ؛ مقاله کامپیوتری word ؛ دانلود مقاله کامپیوتر word ؛ مقاله کامپیوتر با فرمت word ؛ مقالات isi کامپیوتر ۲۰۱۳ ؛ مقاله انگلیسی کامپیوتر ۲۰۱۴ ؛ مقالات isi کامپیوتر ۲۰۱۴ ؛ فراخوان مقاله کامپیوتر ۹۳ ؛ فراخوان مقاله کامپیوتر ۹۲ ؛ فراخوان مقاله کامپیوتر ۹۴| ؛ داده کاوی ؛ داده کاوی چیست ؛ داده کاوی در شبکه های اجتماعی ؛ داده کاوی در پزشکی ؛ داده کاوی در متلب ؛ داده کاوی pdf ؛ داده کاوی در بانکداری ؛ داده کاوی در تجارت الکترونیک ؛ داده کاوی در وب ؛ داده کاوی ایران ؛ داده کاوی big data ؛ داده کاوی در big data ؛ داده کاوی crm ؛ داده کاوی clementine ؛ داده کاوی classification ؛ داده کاوی در crm ؛ داده کاوی با clementine ؛ نرم افزار داده کاوی ؛ lementine ؛ آموزش داده کاوی با clementine ؛ کاربرد داده کاوی در crm ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی ؛ clementine ؛ نقش داده کاوی در crm ؛ داده کاوی doc ؛ داده کاوی data mining ؛ داده کاوی dm ؛ داده کاوی چیست data mining ؛ داده کاوی یا data mining ؛ کاربرد داده کاوی در dea ؛ مقاله داده کاوی doc ؛ داده کاوی و dss ؛ داده کاوی چیست+doc ؛ داده کاوی در excel ؛ داده کاوی در erp ؛ داده کاوی gis ؛ داده کاوی در gis ؛ ترجمه کتاب داده کاوی han ؛ کتاب داده کاوی han ؛ دانلود کتاب داده کاوی han ؛ داده کاوی k-means ؛ نرم افزار داده کاوی keel ؛ آموزش داده کاوی در matlab ؛ داده کاوی در matlab ؛ داده کاوی با rapid miner ؛ نقش داده کاوی در mis ؛ آموزش داده کاوی با matlab ؛ داده کاوی olap ؛ داده کاوی و olap ؛ داده کاوی با orange ؛ نرم افزار داده کاوی orange ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی orange ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی orange ؛ تفاوت داده کاوی و olap ؛ داده کاوی در oracle ؛ داده کاوی با نرم افزار orange ؛ اموزش نرم افزار داده کاوی orange ؛ داده کاوی ppt ؛ داده کاوی pdf ؛ داده کاوی+powerpoint ؛ داده کاوی+ppt ؛ داده کاوی چیست pdf ؛ آموزش داده کاوی pdf ؛ مقالات داده کاوی pdf ؛ داده کاوی چیست ppt ؛ جزوه داده کاوی pdf ؛ داده کاوی r ؛ داده کاوی rfm ؛ داده کاوی rapidminer ؛ داده کاوی با r ؛ داده کاوی با rapidminer ؛ نرم افزار داده کاوی r ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی rapidminer ؛ داده کاوی با نرم افزار r ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی rapidminer ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی r ؛ داده کاوی svm ؛ داده کاوی sql server ؛ داده کاوی در sql server ؛ داده کاوی در sql ؛ داده کاوی با sql server ؛ داده کاوی در sql server 2008 ؛ داده کاوی در spss ؛ نرم افزار داده کاوی spss ؛ آموزش داده کاوی در sql ؛ داده کاوی با spss ؛ کتاب داده کاوی tan ؛ دانلود کتاب داده کاوی tan ؛ ترجمه کتاب داده کاوی tan ؛ حل تمرین کتاب داده کاوی tan ؛ کتاب داده کاوی آقای tan ؛ داده کاوی weka ؛ داده کاوی wikipedia ؛ داده کاوی word ؛ داده کاوی با weka ؛ نرم افزار داده کاوی weka ؛ دانلود پروژه داده کاوی word ؛ دانلود نرم افزار داده کاوی weka ؛ آموزش داده کاوی با weka ؛ آموزش نرم افزار داده کاوی weka ؛ پروژه داده کاوی با weka ؛ کنفرانس داده کاوی ۱۳۹۳ ؛ کنفرانس داده کاوی ۱۳۹۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ایران ۱۳۹۳ ؛ داده کاوی ۲۰۱۳ ؛ کتاب داده کاوی ۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ۹۳ ؛ کنفرانس داده کاوی ۹۲ ؛ کنفرانس داده کاوی ۹۴ ؛ همایش داده کاوی ۹۳ ؛ کنفرانس داده کاوی سال ۹۳ ؛ مقاله بینایی ماشین، مقاله بینایی ماشین.pdf، مقاله بینایی ماشین و پردازش تصویر، مقاله بینایی ماشین رایگان، دانلود مقاله بینایی ماشین، مقاله درمورد بینایی ماشین، دانلود رایگان مقاله بینایی ماشین، مقالات بینایی ماشین، مقاله درباره بینایی ماشین، مقاله های بینایی ماشین
۲ نظر
fkh
سلام وقتتون بخیر.در مورد مقاله Web User Session Clustering Using Modified K-Means Algorithm خدمتتون سوال داشتم.من با الگوریتم این مقاله به مشکل برخوردم.در این مقاله ظاهرا روش پیشنهاد شده شان روش یک الگوریتم k-means اصلاح شده است. که تفاوت آن با الگوریتم k-means معمولی این است که :
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
۱- داده های ورودی به صورت نقاط داده ای و بردارهای با اندازه ی یکسان نیستند، بلکه ورودی بردارهایی با اندازه های متفاوت می باشد.
از این رو روشی که در الگوریتم های k-means معمولی داشتیم و فاصله ی همینگ را برای اندازه گیری فاصله ی دو داده از هم استفاده میکردیم، در این مقاله با یک الگوریتم دیگری که VLVD نام گذاری شده است، جایگزین می کنیم.
۲- در الگوریتم این مقاله به جای این که مراکز خوشه را با گرفتن میانگین اعضای هرخوشه، به نقاط جدیدی به روزرسانی کنیم، الگوریتم دیگری به صورت زیر پیشنهاد شده است:
مقدار دلتا را به این صورت حساب کرده:
دلتا = میانگین فاصله ی تمام اعضای یک خوشه تا مرکز آن خوشه
و برای به روز رسانی مراکز و تولید مراکز قبلی، ظاهرا به نظر میاد که گفته شده مقدار دلتا باید با مقادیر مراکز قبلی جمع شود. (که این کار با توجه به نوع داده ها ، اصلا به نظر منطقی نمی آید چون داده های ما صفحه اند)
به این دلیل که اولا مراکز خوشه ها هرکدام اندازه ی متغیری دارند. و مراکز و داده ها شبیه این می باشد:
s1 = 1 2 4 1 4 1
s2 = 2 2 3 5
s3 = 9 1 3 1
به عنوان مثال داده های ورودی شبیه به این ها می باشد که مثلا s2 نشان می دهد که کاربر دوبار صفحه ی ۲ را بازدید کرده و سپس از صفحه ی ۳ و ۵ در همان وب سایت دیدن کرده است.
و مراکز خوشه ی اولیه نیز از بین خود داده ها انتخاب شده است. و مقدار دلتا هربار مقداری بین ۰ و ۱ خواهد بود. که اگر این مقدار هر بار با مراکز قبلی جمع شود، مفهوم منطقی ندارد! چون قطعا هر بار مقداری به مراکز خوشه در حال اضافه شدن است. در حالی که عدم شباهت مراکز خوشه ها با اعضای آن خوشه به دلیل این نیست که شماره ی صفحات دیده شده توسط آن داده ها بیش تر بوده… بلکه به این دلیل بوده که صحفات مشترکی که در مرکز خوشه بوده بیشتر متفاوت بوده از صفحاتی که توسط داده های آن خوشه بوده.
به عنوان مثلا فرض کنید s2 به عنوان مرکز خوشه ی اولیه انتخاب شده و s1در آن خوشه قرار دارد، با توجه به مقدار دلتا در تکرار بعد یک مرکز خوشه ی جدید خواهیم داشت به این صورت :
Center = 2+delta 2+delta 3+delta 5+delta
و ظاهرا طول مراکز خوشه ها در تکرارهای بعدی نیز تغییر نمیکند، بلکه همان مراکز اولیه ی اننتخاب شده میمانند با این تفاوت که احتمالا در هر تکرار مقداری به شماره صفحات آن اضافه شده است!
در ضمن، خود مقاله نیز نتیجه و مقایسه ای با نتایج مقالات دیگر در مقاله ش انجام نداده است. و باتوجه به توضیحاتی که در مقاله نوشته شده است به نظر نمیاد که خیلی قابل اعتماد باشد. حتی یک تصویر واضح از شکلی که به عنوان نتیجه در مقاله گذاشته شده است وجود ندارد.
آیا شما توانسته اید این مقاله را به همین صورت پیاده سازی کنید و همین نتایج را به دست آورید؟؟